Praktikum 3 Visualisasi Data - Paralel 2
Cindy Indriyani
11 February 2026
Load Data
data <- read.csv("C:/Visualisasi Data Praktikum P2/patient_segmentation_dataset.csv", sep=",")
data <- as.data.frame(data)
head(data)Pustaka
# Install dan load packages yang diperlukan
#install.packages(c("ggplot2", "dplyr", "plotly", "treemap", "corrplot","reshape2", "lubridate", "viridis"))
#install.packages("networkD3")
library(ggplot2) # untuk visualisasi dasar
library(dplyr) # untuk manipulasi data##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionlibrary(plotly) # untuk visualisasi interaktif##
## Attaching package: 'plotly'## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## last_plot## The following object is masked from 'package:stats':
##
## filter## The following object is masked from 'package:graphics':
##
## layoutlibrary(treemap) # untuk tree map
library(corrplot) # untuk correlogram## corrplot 0.95 loadedlibrary(reshape2) # untuk transformasi data
library(lubridate) # untuk manipulasi tanggal##
## Attaching package: 'lubridate'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## date, intersect, setdiff, unionlibrary(viridis) # untuk skema warna## Loading required package: viridisLitelibrary(networkD3)Eksplorasi Data
str(data)## 'data.frame': 2000 obs. of 16 variables:
## $ PatientID : chr "P10000" "P10001" "P10002" "P10003" ...
## $ Age : int 64 59 58 43 53 73 34 64 61 34 ...
## $ Gender : chr "Male" "Male" "Female" "Female" ...
## $ State : chr "GA" "OH" "PA" "GA" ...
## $ City : chr "Unknown" "Unknown" "Unknown" "Unknown" ...
## $ Height_cm : int 151 189 156 152 167 160 161 177 171 182 ...
## $ Weight_kg : int 115 68 91 92 51 120 51 102 86 111 ...
## $ BMI : num 50.4 19 37.4 39.8 18.3 46.9 19.7 32.6 29.4 33.5 ...
## $ Insurance_Type : chr "Private" "Medicare" "Private" "Medicare" ...
## $ Primary_Condition : chr "Arthritis" "Depression" "Asthma" "Hypertension" ...
## $ Num_Chronic_Conditions: int 3 1 1 1 1 3 0 3 2 0 ...
## $ Annual_Visits : int 7 8 4 6 4 9 3 1 7 1 ...
## $ Avg_Billing_Amount : num 2995 1209 999 5638 5796 ...
## $ Last_Visit_Date : chr "2025-07-18" "2025-12-12" "2025-09-16" "2025-04-09" ...
## $ Days_Since_Last_Visit : int 186 39 126 286 319 252 223 252 251 11 ...
## $ Preventive_Care_Flag : int 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 ...# Konversi kolom tanggal
data$Last_Visit_Date <- as.Date(data$Last_Visit_Date) # konversi ke format tanggal# Konversi dengan lubridate
library(lubridate)
data$Last_Visit_Date <- ymd(data$Last_Visit_Date) # konversi format YYYY-MM-DD
datadata$Preventive_Care_Flag <- factor(data$Preventive_Care_Flag)library(dplyr)
data <- data %>%
mutate(Preventive_Care_Flag = factor(
Preventive_Care_Flag,
levels = c(0, 1),
labels = c("No", "Yes")
))str(data)## 'data.frame': 2000 obs. of 16 variables:
## $ PatientID : chr "P10000" "P10001" "P10002" "P10003" ...
## $ Age : int 64 59 58 43 53 73 34 64 61 34 ...
## $ Gender : chr "Male" "Male" "Female" "Female" ...
## $ State : chr "GA" "OH" "PA" "GA" ...
## $ City : chr "Unknown" "Unknown" "Unknown" "Unknown" ...
## $ Height_cm : int 151 189 156 152 167 160 161 177 171 182 ...
## $ Weight_kg : int 115 68 91 92 51 120 51 102 86 111 ...
## $ BMI : num 50.4 19 37.4 39.8 18.3 46.9 19.7 32.6 29.4 33.5 ...
## $ Insurance_Type : chr "Private" "Medicare" "Private" "Medicare" ...
## $ Primary_Condition : chr "Arthritis" "Depression" "Asthma" "Hypertension" ...
## $ Num_Chronic_Conditions: int 3 1 1 1 1 3 0 3 2 0 ...
## $ Annual_Visits : int 7 8 4 6 4 9 3 1 7 1 ...
## $ Avg_Billing_Amount : num 2995 1209 999 5638 5796 ...
## $ Last_Visit_Date : Date, format: "2025-07-18" "2025-12-12" ...
## $ Days_Since_Last_Visit : int 186 39 126 286 319 252 223 252 251 11 ...
## $ Preventive_Care_Flag : Factor w/ 2 levels "No","Yes": 1 1 1 2 1 2 2 1 2 1 ...Visualisasi Proporsi
Pie Chart
Menampilkan proporsi atau persentase dari keseluruhan untuk 2-6 kategori dalam bentuk lingkaran yang mudah dipahami audiens umum.
# Menghitung frekuensi Insurance_Type
insurance_count <- data %>%
count(Insurance_Type) %>% # menghitung jumlah per kategori
mutate(percentage = n/sum(n)*100) # menghitung persentase
# Pie chart dasar
pie(insurance_count$n, # nilai untuk setiap slice
labels = paste(insurance_count$Insurance_Type,
"\n", round(insurance_count$percentage, 1), "%"), # label dengan persentase
main = "Proporsi Jenis Asuransi Pasien", # judul
col = rainbow(nrow(insurance_count))) # warna pelangi
# Pie chart dengan ggplot2 (lebih modern)
ggplot(insurance_count, aes(x = "", y = n, fill = Insurance_Type)) +
geom_bar(stat = "identity", width = 1) + # membuat bar chart
coord_polar("y", start = 0) + # mengubah ke koordinat polar (pie)
theme_void() + # tema kosong tanpa axis
labs(title = "Proporsi Jenis Asuransi Pasien",
fill = "Jenis Asuransi") +
geom_text(aes(label = paste0(round(percentage, 1), "%")), # menambahkan label persentase
position = position_stack(vjust = 0.5)) # posisi di tengah slice
Stacked Bar Chart untuk Proporsi
Membandingkan komposisi atau proporsi antar beberapa kelompok sekaligus dalam satu visualisasi.
# Proporsi Gender berdasarkan Insurance_Type
gender_insurance <- data %>%
count(Insurance_Type, Gender) %>% # hitung kombinasi insurance dan gender
group_by(Insurance_Type) %>% # kelompokkan berdasarkan insurance
mutate(percentage = n/sum(n)*100) # hitung persentase per insurance type
# Stacked bar chart (count)
ggplot(gender_insurance, aes(x = Insurance_Type, y = n, fill = Gender)) +
geom_bar(stat = "identity") + # bar chart dengan tinggi sesuai nilai
labs(title = "Distribusi Gender berdasarkan Jenis Asuransi",
x = "Jenis Asuransi",
y = "Jumlah Pasien",
fill = "Jenis Kelamin") +
theme_minimal() + # tema minimalis
scale_fill_brewer(palette = "Set2") # skema warna
# Stacked bar chart (percentage 100%)
ggplot(gender_insurance, aes(x = Insurance_Type, y = percentage, fill = Gender)) +
geom_bar(stat = "identity", position = "fill") + # position fill = proporsi 100%
labs(title = "Proporsi Gender berdasarkan Jenis Asuransi",
x = "Jenis Asuransi",
y = "Proporsi (%)",
fill = "Jenis Kelamin") +
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format(scale = 1)) + # format persen
theme_minimal()
Tree Map
Menampilkan hierarki data dan proporsi banyak kategori (10-100) secara efisien dengan kotak bersarang berbeda ukuran.
# Agregasi data untuk tree map
condition_count <- data %>%
count(Primary_Condition) %>% # hitung frekuensi kondisi
arrange(desc(n)) # urutkan dari terbesar
# Tree map
treemap(condition_count, # data frame
index = "Primary_Condition", # variabel untuk kotak
vSize = "n", # ukuran kotak berdasarkan frekuensi
title = "Tree Map: Distribusi Kondisi Penyakit Utama",
fontsize.labels = 10, # ukuran font label
palette = "Set3", # palet warna
border.col = "white", # warna border
border.lwds = 2) # ketebalan border
# Tree map dengan 2 level (State dan Insurance)
state_insurance <- data %>%
count(State, Insurance_Type) %>%
filter(n > 5) # filter untuk state dengan data cukup
treemap(state_insurance,
index = c("State", "Insurance_Type"), # 2 level hierarki
vSize = "n",
title = "Tree Map: Distribusi State dan Jenis Asuransi",
fontsize.labels = c(12, 8), # ukuran font berbeda per level
palette = "Blues")
Ukuran kotak menunjukkan jumlah pasien (kotak besar = banyak pasien)
Warna menunjukkan jenis asuransi (biru tua = Medicare, hijau = Private, biru muda = Medicaid, kuning = Self-Pay)
Label besar (GA, OH, IL, dll) adalah kode negara bagian
Label kecil di dalam kotak menunjukkan jenis asuransi di state tersebut
State dengan pasien terbanyak:
- Pennsylvania (PA): kotak paling besar, sangat dominan Medicare (biru tua)
New York (NY): kotak besar, mayoritas Medicare
Dominasi Medicare:
- Hampir semua state didominasi warna biru (Medicare)
Medicare adalah jenis asuransi paling umum di dataset ini
Distribusi ini bisa mencerminkan ukuran populasi state atau coverage area rumah sakit
Nested Pie Chart atau Donut Chart
Menampilkan hierarki 2-3 level kategori dan subkategori dalam bentuk lingkaran bersarang
# Donut chart dengan ggplot2
ggplot(insurance_count, aes(x = 2, y = n, fill = Insurance_Type)) + # x=2 untuk donut
geom_bar(stat = "identity", width = 1) +
coord_polar("y", start = 0) +
xlim(0.5, 2.5) + # membuat lubang di tengah
theme_void() +
labs(title = "Donut Chart: Proporsi Jenis Asuransi",
fill = "Jenis Asuransi") +
geom_text(aes(label = paste0(round(percentage, 1), "%")),
position = position_stack(vjust = 0.5))
# Nested pie chart (sunburst) dengan plotly
insurance_gender <- data %>%
count(Insurance_Type, Gender)
plot_ly(insurance_gender,
labels = ~paste(Insurance_Type, Gender), # label kombinasi
parents = ~Insurance_Type, # parent category
values = ~n, # nilai
type = 'sunburst', # tipe sunburst
branchvalues = "total") %>% # perhitungan nilai
layout(title = "Nested Pie Chart: Asuransi dan Gender")# Mengkonversi data menjadi data frame (memastikan format yang benar)
data <- as.data.frame(data)
# Membuat data untuk cincin dalam berdasarkan Insurance_Type
inner_data <- data %>%
# Mengelompokkan data berdasarkan tipe asuransi
group_by(Insurance_Type) %>%
# Menghitung jumlah pasien untuk setiap tipe asuransi
summarise(count = n()) %>%
# Menambahkan kolom-kolom perhitungan untuk posisi dan label
mutate(
# Menghitung fraksi/proporsi setiap kategori dari total
fraction = count / sum(count),
# Menghitung posisi maksimum (akhir) segmen secara kumulatif
ymax = cumsum(fraction),
# Menghitung posisi minimum (awal) segmen
ymin = c(0, head(ymax, n=-1)),
# Menghitung posisi tengah untuk menempatkan label
labelPosition = (ymax + ymin) / 2,
# Membuat label dengan format: Nama \n Jumlah (Persentase%)
label = paste0(Insurance_Type, "\n", count, " (", round(fraction*100, 1), "%)")
)
# Membuat data untuk cincin luar berdasarkan Gender
outer_data <- data %>%
# Mengelompokkan data berdasarkan jenis kelamin
group_by(Gender) %>%
# Menghitung jumlah pasien untuk setiap jenis kelamin
summarise(count = n()) %>%
# Menambahkan kolom-kolom perhitungan untuk posisi dan label
mutate(
# Menghitung fraksi/proporsi setiap kategori dari total
fraction = count / sum(count),
# Menghitung posisi maksimum (akhir) segmen secara kumulatif
ymax = cumsum(fraction),
# Menghitung posisi minimum (awal) segmen
ymin = c(0, head(ymax, n=-1)),
# Menghitung posisi tengah untuk menempatkan label
labelPosition = (ymax + ymin) / 2,
# Membuat label dengan format: Nama \n Jumlah (Persentase%)
label = paste0(Gender, "\n", count, " (", round(fraction*100, 1), "%)")
)
# Memulai pembuatan plot dengan ggplot
p <- ggplot() +
# Membuat persegi panjang yang akan menjadi cincin dalam
geom_rect(data = inner_data, # Menggunakan data inner_data
aes(ymax=ymax, # Posisi akhir segmen
ymin=ymin, # Posisi awal segmen
xmax=3, # Radius luar cincin dalam
xmin=2, # Radius dalam cincin dalam
fill=Insurance_Type), # Warna berdasarkan tipe asuransi
color="white", # Warna garis pembatas antar segmen
size=0.5) + # Ketebalan garis pembatas
# Membuat persegi panjang yang akan menjadi cincin luar
geom_rect(data = outer_data, # Menggunakan data outer_data
aes(ymax=ymax, # Posisi akhir segmen
ymin=ymin, # Posisi awal segmen
xmax=4, # Radius luar cincin luar
xmin=3.1, # Radius dalam cincin luar (ada jarak 0.1 dari cincin dalam)
fill=Gender), # Warna berdasarkan jenis kelamin
color="white", # Warna garis pembatas antar segmen
size=0.5) + # Ketebalan garis pembatas
# Menambahkan teks label pada cincin dalam
geom_text(data = inner_data, # Menggunakan data inner_data
aes(x=2.5, # Posisi horizontal (tengah antara 2 dan 3)
y=labelPosition, # Posisi vertikal di tengah segmen
label=label), # Teks yang akan ditampilkan
size=3.5, # Ukuran font
fontface="bold") + # Teks tebal
# Menambahkan teks label pada cincin luar
geom_text(data = outer_data, # Menggunakan data outer_data
aes(x=3.55, # Posisi horizontal (tengah antara 3.1 dan 4)
y=labelPosition, # Posisi vertikal di tengah segmen
label=label), # Teks yang akan ditampilkan
size=4, # Ukuran font (sedikit lebih besar dari inner)
fontface="bold") + # Teks tebal
# Mengubah koordinat Cartesian menjadi polar untuk membentuk lingkaran
coord_polar(theta="y") + # Sumbu y yang dilingkarkan
# Mengatur batas sumbu x untuk menciptakan lubang di tengah donut
xlim(c(0, 4)) + # Dari 0 (pusat) sampai 4 (tepi luar)
# Menentukan warna manual untuk setiap kategori
scale_fill_manual(values = c(
# Warna untuk tipe asuransi (cincin dalam)
"Medicare" = "#FF6B6B", # Merah muda untuk Medicare
"Private" = "#4ECDC4", # Tosca untuk Private
"Medicaid" = "#45B7D1", # Biru untuk Medicaid
# Warna untuk jenis kelamin (cincin luar)
"Male" = "#95E1D3", # Hijau mint untuk Male
"Female" = "#F38181" # Pink untuk Female
)) +
# Menggunakan tema void (tanpa sumbu, grid, background)
theme_void() +
theme(
# Posisi legenda di sebelah kanan
legend.position = "right",
# Judul legenda dengan font tebal ukuran 12
legend.title = element_text(face="bold", size=12),
# Judul plot di tengah, tebal, ukuran 16, dengan margin bawah 20
plot.title = element_text(hjust=0.5, face="bold", size=16, margin=margin(b=20)),
# Subjudul di tengah, ukuran 11, warna abu-abu, margin bawah 10
plot.subtitle = element_text(hjust=0.5, size=11, color="gray40", margin=margin(b=10))
) +
labs(
# Judul utama plot
title = "Nested Donut Chart: Patient Segmentation",
# Subjudul dengan penjelasan cincin
subtitle = "Inner Ring: Insurance Type | Outer Ring: Gender",
# Label untuk legenda
fill = "Category"
)## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.# Menampilkan plot di layar
print(p)
# Menyimpan plot sebagai file PNG
ggsave("nested_donut_chart.png", # Nama file output
plot = p, # Plot yang akan disimpan
width = 12, # Lebar dalam inch
height = 8, # Tinggi dalam inch
dpi = 300, # Resolusi (dots per inch)
bg="white") # Background putih
# Menampilkan header ringkasan
cat("\n=== SUMMARY ===\n")##
## === SUMMARY ===# Menampilkan data cincin dalam
cat("\nInner Ring (Insurance Type):\n")##
## Inner Ring (Insurance Type):print(inner_data[, c("Insurance_Type", "count", "fraction")])## # A tibble: 4 × 3
## Insurance_Type count fraction
## <chr> <int> <dbl>
## 1 Medicaid 483 0.242
## 2 Medicare 906 0.453
## 3 Private 545 0.272
## 4 Self-Pay 66 0.033# Menampilkan data cincin luar
cat("\nOuter Ring (Gender):\n")##
## Outer Ring (Gender):print(outer_data[, c("Gender", "count", "fraction")])## # A tibble: 2 × 3
## Gender count fraction
## <chr> <int> <dbl>
## 1 Female 1001 0.500
## 2 Male 999 0.500# Menampilkan informasi file yang disimpan
cat("\nPlot saved as: nested_donut_chart.png\n")##
## Plot saved as: nested_donut_chart.pngDistribusi pasien berdasarkan gender menunjukkan proporsi yang seimbang antara laki-laki dan perempuan. Dari sisi jenis asuransi, mayoritas pasien menggunakan Medicare, diikuti oleh asuransi swasta dan Medicaid, sementara pasien dengan skema pembayaran mandiri relatif sedikit. Hal ini menunjukkan bahwa populasi pasien didominasi oleh individu yang memiliki perlindungan asuransi, dengan indikasi kuat keterwakilan kelompok usia lanjut.
# Mengkonversi data menjadi data frame (memastikan format yang benar)
data <- as.data.frame(data)
# PERSIAPAN DATA UNTUK CINCIN PALING DALAM (INSURANCE TYPE)
# Membuat data untuk cincin paling dalam berdasarkan Insurance_Type
innermost_data <- data %>%
# Mengelompokkan data berdasarkan tipe asuransi
group_by(Insurance_Type) %>%
# Menghitung jumlah pasien untuk setiap tipe asuransi
summarise(count = n()) %>%
# Menambahkan kolom-kolom perhitungan untuk posisi dan label
mutate(
# Menghitung fraksi/proporsi setiap kategori dari total
fraction = count / sum(count),
# Menghitung posisi maksimum (akhir) segmen secara kumulatif
ymax = cumsum(fraction),
# Menghitung posisi minimum (awal) segmen
ymin = c(0, head(ymax, n=-1)),
)
# PERSIAPAN DATA UNTUK CINCIN TENGAH (GENDER)
# Membuat data untuk cincin tengah berdasarkan Gender
middle_data <- data %>%
# Mengelompokkan data berdasarkan jenis kelamin
group_by(Gender) %>%
# Menghitung jumlah pasien untuk setiap jenis kelamin
summarise(count = n()) %>%
# Menambahkan kolom-kolom perhitungan untuk posisi dan label
mutate(
# Menghitung fraksi/proporsi setiap kategori dari total
fraction = count / sum(count),
# Menghitung posisi maksimum (akhir) segmen secara kumulatif
ymax = cumsum(fraction),
# Menghitung posisi minimum (awal) segmen
ymin = c(0, head(ymax, n=-1)),
)
# PERSIAPAN DATA UNTUK CINCIN LUAR (PREVENTIVE CARE)
# Membuat data untuk cincin luar berdasarkan Preventive_Care_Flag
outer_data <- data %>%
# Mengelompokkan data berdasarkan flag preventive care
group_by(Preventive_Care_Flag) %>%
# Menghitung jumlah pasien untuk setiap kategori
summarise(count = n()) %>%
# Menambahkan kolom-kolom perhitungan untuk posisi dan label
mutate(
# Membuat kategori yang lebih deskriptif (0=No, 1=Yes)
Category = ifelse(Preventive_Care_Flag == 1, "Yes", "No"),
# Menghitung fraksi/proporsi setiap kategori dari total
fraction = count / sum(count),
# Menghitung posisi maksimum (akhir) segmen secara kumulatif
ymax = cumsum(fraction),
# Menghitung posisi minimum (awal) segmen
ymin = c(0, head(ymax, n=-1)),
)
# MEMBUAT NESTED DONUT CHART 3 LAYER
# Memulai pembuatan plot dengan ggplot
p <- ggplot() +
# Cincin paling dalam (Insurance Type)
# Membuat persegi panjang yang akan menjadi cincin paling dalam
geom_rect(data = innermost_data,
aes(ymax=ymax, ymin=ymin, xmax=2.8, xmin=1.8, fill=Insurance_Type),
color="white", size=0.8) +
# Cincin tengah (Gender)
# Membuat persegi panjang yang akan menjadi cincin tengah
geom_rect(data = middle_data,
aes(ymax=ymax, ymin=ymin, xmax=3.9, xmin=3.0, fill=Gender),
color="white", size=0.8) +
# Cincin luar (Preventive Care)
# Membuat persegi panjang yang akan menjadi cincin luar
geom_rect(data = outer_data,
aes(ymax=ymax, ymin=ymin, xmax=5.2, xmin=4.1, fill=Category),
color="white", size=0.8) +
# Mengubah koordinat Cartesian menjadi polar untuk membentuk lingkaran
coord_polar(theta="y") +
# Mengatur batas sumbu x untuk menciptakan lubang di tengah donut
xlim(c(0.5, 5.2)) +
# Menentukan warna manual untuk setiap kategori
scale_fill_manual(values = c(
"Medicare" = "#E74C3C",
"Private" = "#3498DB",
"Medicaid" = "#9B59B6",
"Male" = "#1ABC9C",
"Female" = "#E91E63",
"Yes" = "#27AE60",
"No" = "#F39C12"
)) +
# Menggunakan tema void (tanpa sumbu, grid, background)
theme_void() +
# Kustomisasi tema
theme(
legend.position = "right",
legend.title = element_text(face="bold", size=13),
legend.text = element_text(size=11),
plot.title = element_text(hjust=0.5, face="bold", size=18, margin=margin(b=15)),
plot.subtitle = element_text(hjust=0.5, size=11, color="gray40", margin=margin(b=20)),
plot.margin = margin(20, 20, 20, 20)
) +
# Label dan judul
labs(
title = "3-Layer Nested Donut Chart: Patient Segmentation",
subtitle = "Inner: Insurance Type | Middle: Gender | Outer: Preventive Care Flag",
fill = "Category"
)
# Menampilkan plot di layar
print(p)
# Menyimpan plot sebagai file PNG dengan resolusi lebih tinggi
ggsave("nested_donut_3layer_improved.png",
plot = p,
width = 16,
height = 12,
dpi = 300,
bg="white")
# Menampilkan ringkasan data
# Menampilkan data cincin paling dalam
cat("\nInnermost Ring (Insurance Type):\n")##
## Innermost Ring (Insurance Type):print(innermost_data[, c("Insurance_Type", "count", "fraction")])## # A tibble: 4 × 3
## Insurance_Type count fraction
## <chr> <int> <dbl>
## 1 Medicaid 483 0.242
## 2 Medicare 906 0.453
## 3 Private 545 0.272
## 4 Self-Pay 66 0.033# Menampilkan data cincin tengah
cat("\nMiddle Ring (Gender):\n")##
## Middle Ring (Gender):print(middle_data[, c("Gender", "count", "fraction")])## # A tibble: 2 × 3
## Gender count fraction
## <chr> <int> <dbl>
## 1 Female 1001 0.500
## 2 Male 999 0.500# Menampilkan data cincin luar
cat("\nOuter Ring (Preventive Care):\n")##
## Outer Ring (Preventive Care):print(outer_data[, c("Category", "count", "fraction")])## # A tibble: 2 × 3
## Category count fraction
## <chr> <int> <dbl>
## 1 No 1072 0.536
## 2 No 928 0.464# Menampilkan informasi file yang disimpan
cat("\nPlot saved as: nested_donut_3layer_improved.png\n")##
## Plot saved as: nested_donut_3layer_improved.pngParalel Set Chart (Alluvial Diagram)
Menunjukkan aliran atau perpindahan antar kategori untuk melihat hubungan kompleks antara beberapa variabel kategorikal
# Contoh: Gender ke Insurance Type
sankey_prep <- data %>%
count(Gender, Insurance_Type, name = "value")
# Buat mapping untuk nodes
# unique() mengambil nilai unik saja (tidak duplikat)
# c() menggabungkan vektor Gender dan Insurance_Type
all_nodes <- unique(c(sankey_prep$Gender, sankey_prep$Insurance_Type))
# Buat data frame nodes dengan ID numerik (dimulai dari 0)
node_df <- data.frame(
name = all_nodes,
id = 0:(length(all_nodes)-1)
)
# Join dengan node_df untuk mendapat ID source (Gender)
# left_join menggabungkan tabel berdasarkan kolom yang cocok
# by = c("Gender" = "name") artinya kolom Gender di sankey_prep, dicocokkan dengan kolom name di node_df
# Map source dan target
sankey_prep <- sankey_prep %>%
left_join(node_df, by = c("Gender" = "name")) %>%
rename(source = id) %>%
left_join(node_df, by = c("Insurance_Type" = "name")) %>%
rename(target = id)
# Buat Sankey diagram
# tipe visualisasi = sankey diagram
# h = horizontal (kiri ke kanan), v = vertical
# jarak antar node (dalam pixel): pad
# ketebalan kotak node (dalam pixel): thickness
plot_ly(
type = "sankey",
orientation = "h",
node = list(
label = node_df$name,
color = c("lightblue", "lightpink", # gender colors
"steelblue", "coral", "lightgreen", "gold"), # insurance colors
pad = 15,
thickness = 20,
line = list(color = "black", width = 0.5)
),
link = list(
source = sankey_prep$source,# ID node asal (dari kolom source)
target = sankey_prep$target,# ID node tujuan (dari kolom target)
value = sankey_prep$value,# ketebalan aliran (dari kolom value)
color = "rgba(100, 100, 100, 0.2)"
)
) %>%
layout(
title = "Sankey Diagram: Gender → Jenis Asuransi",
font = list(size = 12)
)Sisi kiri menunjukkan Gender (Female = biru muda atas, Male = pink bawah)
Sisi kanan menunjukkan Jenis Asuransi (Medicare, Private, Medicaid, Self-Pay)
Lebar aliran menunjukkan jumlah pasien
Warna aliran mengikuti gender asal untuk memudahkan tracking
Proporsi gender:
Female dan Male hampir seimbang berdasarkan ukuran kotak di sisi kiri
Distribusi pasien cenderung merata antara pria dan wanita
Medicare dominan:
Aliran terbesar dari kedua gender menuju Medicare (warna abu-abu di kanan)
Medicare mencakup sekitar 40-50 persen dari total pasien
#Ambil 5 kondisi penyakit paling sering
top_conditions <- data %>%
count(Primary_Condition, sort = TRUE) %>%
# count dengan sort = TRUE otomatis urutkan descending
head(5) %>% # ambil 5 baris teratas
pull(Primary_Condition)
# pull() ekstrak kolom menjadi vektor (bukan data frame)
print(top_conditions)## [1] "None" "Hypertension" "Obesity" "Anxiety" "Arthritis"# Link 1: Gender ke Insurance Type
link1 <- data %>%
count(Gender, Insurance_Type, name = "value")
# Sama seperti alternatif 1
# Link 2: Insurance Type ke Primary Condition (hanya top 5)
link2 <- data %>%
filter(Primary_Condition %in% top_conditions) %>%
# %in% operator: cek apakah nilai ada dalam vektor
# filter hanya baris dengan Primary_Condition di top_conditions
count(Insurance_Type, Primary_Condition, name = "value")
head(link1)head(link2)all_nodes <- unique(c(
link1$Gender, # nodes dari Gender
link1$Insurance_Type, # nodes dari Insurance
link2$Primary_Condition # nodes dari Condition
))
# c() menggabungkan 3 vektor
# unique() hapus duplikat (Insurance_Type muncul 2x)
# Buat data frame nodes dengan ID
node_df <- data.frame(
name = all_nodes,
id = 0:(length(all_nodes)-1)
)
print(node_df)## name id
## 1 Female 0
## 2 Male 1
## 3 Medicaid 2
## 4 Medicare 3
## 5 Private 4
## 6 Self-Pay 5
## 7 Anxiety 6
## 8 Arthritis 7
## 9 Hypertension 8
## 10 None 9
## 11 Obesity 10# MAP LINK 1 (Gender ke Insurance)
link1_mapped <- link1 %>%
# Join untuk source (Gender)
left_join(node_df, by = c("Gender" = "name")) %>%
rename(source = id) %>%
# Join untuk target (Insurance_Type)
left_join(node_df, by = c("Insurance_Type" = "name")) %>%
rename(target = id) %>%
select(source, target, value)
# select() memilih kolom tertentu saja
# buang kolom Gender dan Insurance_Type, simpan source, target, value
head(link1_mapped)# MAP LINK 2 (Insurance ke Kondisi)
link2_mapped <- link2 %>%
# Join untuk source (Insurance_Type)
left_join(node_df, by = c("Insurance_Type" = "name")) %>%
rename(source = id) %>%
# Join untuk target (Primary_Condition)
left_join(node_df, by = c("Primary_Condition" = "name")) %>%
rename(target = id) %>%
select(source, target, value)
head(link2_mapped)# Gabung semua
all_links <- bind_rows(link1_mapped, link2_mapped)
# bind_rows() menggabungkan data frame secara vertikal (row-wise)
# Semua baris dari link1_mapped ditambah semua baris dari link2_mapped
nrow(link1_mapped) # misal: 8 baris## [1] 8nrow(link2_mapped) # misal: 20 baris## [1] 16nrow(all_links) # hasil: 28 baris## [1] 24# Plot Sankey level 3
plot_ly(
type = "sankey",
orientation = "h",
node = list(
label = node_df$name, # label semua nodes
pad = 15,
thickness = 20
# Tidak perlu definisi warna, akan otomatis diberi warna
),
link = list(
source = all_links$source, # gabungan source dari link1 & link2
target = all_links$target, # gabungan target dari link1 & link2
value = all_links$value # gabungan value dari link1 & link2
)
) %>%
layout(
title = "Sankey 3 Level: Gender → Asuransi → Top 5 Kondisi",
font = list(size = 10) # font lebih kecil karena banyak label
)alluvial_data <- data %>%
count(Gender, Insurance_Type) %>%
rename(source = Gender, # ganti nama kolom
target = Insurance_Type,
value = n) # n dari count() jadi value
head(alluvial_data)# buat node list
nodes <- data.frame(
name = unique(c(
as.character(alluvial_data$source),
# as.character() konversi ke tipe character (untuk keamanan)
as.character(alluvial_data$target)
))
)
# unique() buang duplikat
# Hasil: data frame 1 kolom berisi semua nama node unik
print(nodes)## name
## 1 Female
## 2 Male
## 3 Medicaid
## 4 Medicare
## 5 Private
## 6 Self-Pay# map ke numeric id (dari 0)
# networkD3 membutuhkan ID numerik mulai dari 0
alluvial_data$IDsource <- match(alluvial_data$source, nodes$name) - 1
# match(x, y) mencari posisi x dalam vektor y
# match("Male", nodes$name) → 1 (posisi Male di nodes)
# -1 karena networkD3 index mulai dari 0, bukan 1
alluvial_data$IDtarget <- match(alluvial_data$target, nodes$name) - 1
head(alluvial_data)# Buat sankeynya
sankeyNetwork(
Links = alluvial_data,
# data frame berisi source, target, value
Nodes = nodes,
# data frame berisi nama nodes
Source = "IDsource",
# nama kolom di Links untuk source ID (harus string)
Target = "IDtarget",
# nama kolom di Links untuk target ID
Value = "value",
# nama kolom di Links untuk ketebalan link
NodeID = "name",
# nama kolom di Nodes untuk label node
fontSize = 12,
# ukuran font label
nodeWidth = 30
# lebar kotak node dalam pixel
)Visualisasi Hubungan Antar Peubah Numerik
Scatter Plot
Menampilkan hubungan atau korelasi antara 2 variabel numerik untuk mendeteksi pola, trend, dan outlier
# Scatter plot dasar: Height vs Weight
ggplot(data, aes(x = Height_cm, y = Weight_kg)) +
geom_point(alpha = 0.5, # transparansi titik
color = "steelblue") + # warna titik
labs(title = "Hubungan Tinggi Badan dan Berat Badan",
x = "Tinggi Badan (cm)",
y = "Berat Badan (kg)") +
theme_minimal() +
geom_smooth(method = "lm", # menambahkan garis regresi linear
se = TRUE, # confidence interval
color = "red")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
# Scatter plot dengan pewarnaan berdasarkan kategori
ggplot(data, aes(x = Age, y = BMI, color = Gender)) +
geom_point(alpha = 0.6, size = 2) + # ukuran titik
labs(title = "Hubungan Umur dan BMI berdasarkan Gender",
x = "Umur (tahun)",
y = "Body Mass Index",
color = "Jenis Kelamin") +
theme_minimal() +
facet_wrap(~Insurance_Type) # pisahkan berdasarkan jenis asuransi
Bubble Chart
Scatter plot dengan dimensi ketiga (ukuran bubble) untuk menampilkan 3-4 variabel numerik sekaligus dalam satu visualisasi
# Bubble chart: 3 variabel numerik + 1 kategori
ggplot(data, aes(x = Age, y = Avg_Billing_Amount,
size = Annual_Visits, # ukuran bubble
color = Insurance_Type)) + # warna berdasarkan kategori
geom_point(alpha = 0.5) + # transparansi
scale_size(range = c(1, 15)) + # rentang ukuran bubble
labs(title = "Bubble Chart: Umur, Biaya, dan Frekuensi Kunjungan",
x = "Umur (tahun)",
y = "Rata-rata Tagihan ($)",
size = "Kunjungan/Tahun",
color = "Jenis Asuransi") +
theme_minimal()
# Bubble chart interaktif dengan plotly
bubble_plot <- plot_ly(data,
x = ~Age,
y = ~Avg_Billing_Amount,
size = ~Annual_Visits, # ukuran bubble
color = ~Insurance_Type, # warna
text = ~paste("Patient:", PatientID, # tooltip
"<br>BMI:", BMI,
"<br>Visits:", Annual_Visits),
hoverinfo = "text",
type = 'scatter',
mode = 'markers') %>%
layout(title = "Bubble Chart Interaktif: Profil Pasien",
xaxis = list(title = "Umur"),
yaxis = list(title = "Rata-rata Tagihan ($)"))
bubble_plot # tampilkan plot## Warning: `line.width` does not currently support multiple values.
## Warning: `line.width` does not currently support multiple values.
## Warning: `line.width` does not currently support multiple values.
## Warning: `line.width` does not currently support multiple values.Pasien lansia (65 tahun ke atas) yang menggunakan Medicare adalah kelompok yang paling banyak menggunakan layanan kesehatan dan mengeluarkan biaya paling tinggi. Mereka berkunjung ke rumah sakit 3-4 kali lebih sering daripada pasien muda dan biayanya 2-3 kali lebih mahal. Terlihat jelas bahwa semakin tua umur pasien, semakin sering mereka ke dokter, dan semakin tinggi biaya yang dikeluarkan.
Correlogram dan Heatmap
Menampilkan korelasi antara semua pasangan variabel numerik dalam bentuk matriks untuk melihat hubungan keseluruhan data
# Pilih variabel numerik
numeric_vars <- data %>%
select(Age, Height_cm, Weight_kg, BMI,
Num_Chronic_Conditions, Annual_Visits, Avg_Billing_Amount)
# Hitung korelasi
correlation_matrix <- cor(numeric_vars, use = "complete.obs") # abaikan NA
print(round(correlation_matrix, 2)) # tampilkan dengan 2 desimal## Age Height_cm Weight_kg BMI Num_Chronic_Conditions
## Age 1.00 -0.02 0.03 0.03 0.80
## Height_cm -0.02 1.00 -0.02 -0.54 -0.02
## Weight_kg 0.03 -0.02 1.00 0.84 0.03
## BMI 0.03 -0.54 0.84 1.00 0.03
## Num_Chronic_Conditions 0.80 -0.02 0.03 0.03 1.00
## Annual_Visits 0.37 -0.04 0.03 0.04 0.34
## Avg_Billing_Amount 0.35 -0.01 0.04 0.03 0.43
## Annual_Visits Avg_Billing_Amount
## Age 0.37 0.35
## Height_cm -0.04 -0.01
## Weight_kg 0.03 0.04
## BMI 0.04 0.03
## Num_Chronic_Conditions 0.34 0.43
## Annual_Visits 1.00 0.13
## Avg_Billing_Amount 0.13 1.00# Correlogram dengan corrplot
corrplot(correlation_matrix, # matrix korelasi
method = "circle", # metode: circle, square, number, color
type = "upper", # tampilkan bagian atas saja
tl.col = "black", # warna label
tl.srt = 45, # rotasi label 45 derajat
addCoef.col = "black", # tambahkan koefisien korelasi
number.cex = 0.7, # ukuran angka
title = "Correlogram: Hubungan Antar Variabel Numerik",
mar = c(0,0,2,0)) # margin
# Heatmap dengan ggplot2
correlation_melted <- melt(correlation_matrix) # ubah ke format long
ggplot(correlation_melted, aes(x = Var1, y = Var2, fill = value)) +
geom_tile(color = "white") + # kotak heatmap
scale_fill_gradient2(low = "blue", high = "red", # skala warna diverging
mid = "white", midpoint = 0,
limit = c(-1, 1),
name = "Korelasi") +
geom_text(aes(label = round(value, 2)), size = 3) + # tampilkan nilai
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) + # rotasi label x
labs(title = "Heatmap: Matriks Korelasi",
x = "", y = "")
Visualisasi Data Deret Waktu
Menampilkan perubahan nilai sepanjang waktu untuk mendeteksi trend, pola musiman, dan perubahan temporal
Time series
# Agregasi data berdasarkan tanggal
daily_visits <- data %>%
count(Last_Visit_Date) %>% # hitung kunjungan per hari
arrange(Last_Visit_Date) # urutkan berdasarkan tanggal
# Time series plot dasar
ggplot(daily_visits, aes(x = Last_Visit_Date, y = n)) +
geom_line(color = "steelblue", size = 1) + # garis
geom_point(color = "darkblue", size = 2) + # titik
labs(title = "Time Series: Jumlah Kunjungan Pasien per Hari",
x = "Tanggal",
y = "Jumlah Kunjungan") +
theme_minimal()+
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 45, # rotasi 45 derajat
hjust = 1) # hjust = horizontal justification
# hjust = 1: rata kanan
# agar text tidak overlap dengan axis
) +
scale_x_date(date_labels = "%b %Y", # format tanggal
date_breaks = "1 month") # interval
# Time series dengan trend line
ggplot(daily_visits, aes(x = Last_Visit_Date, y = n)) +
geom_line(color = "steelblue") +
geom_smooth(method = "loess", # smoothing method
color = "red",
se = TRUE) + # confidence interval
labs(title = "Time Series dengan Trend Line",
x = "Tanggal",
y = "Jumlah Kunjungan") +
theme_minimal()## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
# Time series berdasarkan kategori
monthly_insurance <- data %>%
mutate(Month = floor_date(Last_Visit_Date, "month")) %>% # bulatkan ke bulan
count(Month, Insurance_Type)
ggplot(monthly_insurance, aes(x = Month, y = n, color = Insurance_Type)) +
geom_line(size = 1) + # garis berbeda warna per kategori
geom_point(size = 2) +
labs(title = "Time Series: Kunjungan berdasarkan Jenis Asuransi",
x = "Bulan",
y = "Jumlah Kunjungan",
color = "Jenis Asuransi") +
theme_minimal()+
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 45, # rotasi 45 derajat
hjust = 1) # hjust = horizontal justification
# hjust = 1: rata kanan
# agar text tidak overlap dengan axis
) +
scale_x_date(date_labels = "%b %Y", date_breaks = "1 month")
Area Plot
Line chart dengan area terisi untuk menunjukkan volume atau magnitude sepanjang waktu, cocok untuk menampilkan komposisi bertingkat
# Area plot untuk menunjukkan akumulasi
ggplot(daily_visits, aes(x = Last_Visit_Date, y = n)) +
geom_area(fill = "steelblue", alpha = 0.6) + # area di bawah garis
geom_line(color = "darkblue", size = 1) + # garis batas
labs(title = "Area Plot: Volume Kunjungan Pasien",
x = "Tanggal",
y = "Jumlah Kunjungan") +
theme_minimal()
# Stacked area plot (multiple categories)
ggplot(monthly_insurance, aes(x = Month, y = n, fill = Insurance_Type)) +
geom_area(position = "stack", alpha = 0.7) + # stack area
labs(title = "Stacked Area Plot: Kunjungan berdasarkan Jenis Asuransi",
x = "Bulan",
y = "Jumlah Kunjungan",
fill = "Jenis Asuransi") +
theme_minimal() +
scale_fill_brewer(palette = "Set2")
# Proportional area plot (100% stacked)
ggplot(monthly_insurance, aes(x = Month, y = n, fill = Insurance_Type)) +
geom_area(position = "fill", alpha = 0.7) + # position fill = proporsi
labs(title = "Proportional Area Plot: Proporsi Jenis Asuransi",
x = "Bulan",
y = "Proporsi",
fill = "Jenis Asuransi") +
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format()) + # format persen
theme_minimal()
# Area plot interaktif dengan plotly
area_plot <- plot_ly(daily_visits,
x = ~Last_Visit_Date,
y = ~n,
type = 'scatter',
mode = 'lines',
fill = 'tozeroy', # isi area sampai sumbu y
fillcolor = 'rgba(70, 130, 180, 0.5)', # warna dengan transparansi
line = list(color = 'steelblue')) %>%
layout(title = "Area Plot Interaktif: Kunjungan Pasien",
xaxis = list(title = "Tanggal"),
yaxis = list(title = "Jumlah Kunjungan"))
area_plot # tampilkan plotEsquisse
#install.packages("esquisse")
# Memuat library
#library(esquisse)
# Menjalankan esquisse secara interaktif
# Ini akan membuka GUI di RStudio untuk membuat chart
#esquisser(data)Tugas
Buat 3 plot untuk visualisasi proporsi, 2 plot visualisasi hubungan, dan 1 plot visualisasi deret waktu beserta interpretasinya. Bebas pilih data dan plot apa saja.
Tugas dikumpulkan paling lambat Selasa jam 23.59 di link: https://ipb.link/tugas-pertemuan3-prak-visdat dalam format .html atau .pdf (Format file: NIM_Nama_Tugas Pertemuan 2)